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SARIMA模型在月平均温度时间序列中应用.pdf7页
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SARIMA模型在月平均温度时间序列中的应用 1 1 2 黄毅
张庆广 （1 河北省邢台市气象局，邢台， 河北省宁晋县气象局，邢台，055550） 摘
要 本文主要研究 SARIMA 模型在月平均温度时间序列中的应用。1、使用邢台 54-09 年逐月平均温度时
间序列进行 SARIMA 建模，旨在对黄文杰等[1]用上海
年共 12 年逐月温度资料进行 SARIMA 建
模的验证；2 、考虑到近十年来出现的全球变暖现象，考虑到温室效应、城市发展等因素影响，在邢台 54-09
年年平均温度距平图上发现，从 92 年至今，出现明显的正距平区域，于之前的正负距平交替区域和近似 0
距平区域形成鲜明对比，经过计算发现使用 92 年至今的数据建立 SARIMA 模型有助于提高 SARIMA 模型
的预测准确率，也可以更准确把握全球变暖、城市发展等原因对月平均温度的影响，这对传统的谐波分析
等温度序列的分析，也有启发意义；3、BP 神经网络和 SARIMA 模型的组合模型，是对天气系统研究的一
种新的尝试，用来研究天气系统这种复杂性和高度非线性的系统和地面月统计观测数据一起对月平均温度
的影响，以揭示天气系统变化表现在月平均温度上的内在规律，虽然BP 神经网络模型的预测结果不理想，
但组合模型的预测仍优于传统谐波分析方法的，考虑到 BP
神经网络的非线性映射能力、泛化能力和容错
能力，我们仍需要在增大样本和输入输出层的选择上做继续深入研究。
关键词：SARIMA模型 月平均温度 BP神经网络 组合模型 1 引言 气候变化对人类社会和自然系统有重要影响。气候变化及其影响已成为当今社会各界普
遍关注的热门话题，气候及其影响预测的研究成为科学家攻克的前沿科学之一。而且，在全
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基于偏最小二乘法的二重趋势时间序列的组合预测模型.pdf68页
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中国科学技术大学 硕士学位论又
基于偏最小二乘法的二重趋势时 间序列的组合预测模型 作者姓名： 闫维维 学科专业： 管理科学与工程 导师姓名： 罗彪副教授 完成时间： 二O一三年六月五日 ofScienceand ofChina
University Technology Adissertationformaster’Sree deg Doubletrendtimeseries combined forecastimodel ng basedonPartial Leastuare Sq Author’S Name： WeiweiYan Scienceand Speciality：ManagementEngineering Su AssociateProf．BiaoLuo pervisor： Finishedtime： June 5曲，2013 中国科学技术大学学位论文原创性声明 本人声明所呈交的学位论文，是本人在导师指导下进行研究工作所取得的成
果。除已特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含任何他人已经发表或撰写
过的研究成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中作了明确
的说明。 作者签名：I骂蝗箜 签字目期：clol3。6。主 中国科学技术大学学位论文授权使用声明 作为申请学位的条件之一，学位论文著作权拥有者授权中国科学技术大学拥
有学位论文的部分使用权，即：学校有权按有关规定向国家有关部门或机构送交
论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅，几J‘以将学位论文编入《中国学
位论文全文数据库》等有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制
手段保存、汇编学位论文。本人提交的电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。 保密的学位论文在解密后也遵守此规定。 晒公开
口保密 ――年 作者签名：闺垒雏 签字日期： 立蚰：左：芏 摘 要 摘要 二重趋势时间序列是商Hk和经济领域中常见的时间序列，准确的预测无论是
对制定商业决策还是确定经济调控政策都具有重要的意义。二重趋势时间序列具
有的长期趋势性和季
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基于SARIMA模型的中国寿险保费时间序列趋势及突变点分析
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